Errores comunes que se deben evitar en el análisis de datos
Kenneth Roy Cabrera Torres
28 de marzo de 2018
Tomar sólo la cereza.
Dragado de datos.
Sesgo del subreviviente.
Efecto cobra.
Causalidad falsa.
“Gerrymandering” o manipulación de distritos electorales.
Sesgo en el muestreo.
La falacia del jugador.
Regresión hacia el promedio.
Efecto del observador.
La paradoja de Simpson.
Falacia de McNamara.
Sobreajuste.
Sesgo de publicación.
El peligro de resumen de medidas.
Cibergrafía.
- Adele Simor, Common Data Mistakes to Avoid. Septiembre de 2017. Publicado en web. https://www.geckoboard.com/learn/data-literacy/statistical-fallacies.